论瞬时监测在环境监督管理中的作用

分析了瞬时监测的特点、优势及其现实可行性，论述了瞬时监测在环境监督管理中的地位与作用，就其监测评价中的相关问题展开了讨论。     

强化絮凝-生物氧化工艺中强化絮凝效果的研究

基于强化絮凝-生物氧化联合处理工艺具有运行灵活、处理效果稳定等特点,近年来,对该类工艺的研究引起广泛关注.本文针对城市生活污水,以探讨前段强化絮凝处理对后续生物处理的影响为目的,分别对PAC、PAFCS、PFS以及回流污泥进行絮凝试验,探讨化学絮凝作用和生物絮凝作用去除不同污染物的机理.     

碳酸盐岩地表岩溶与红粘土

从红粘土的分布特征、土体构造特征及土性特征入手,系统研究红粘土的成因,包括研究碳酸盐岩地表岩溶与红粘土的相互作用、红粘土的物质来源、土中矿物的种类和形成条件;着重分析碳酸盐岩地表岩溶的作用、特点对红粘土形成的重要影响;认为碳酸盐岩地表岩溶作用和红土化作用是红粘土特殊成因中的两种最重要的地质作用,而前者不仅是控制红粘土性质的主要因素,还影响成土后期的土质演化过程。红粘土特殊性的本质源于特殊的成因。     

内电解组合工艺处理重度富营养化水体的初步中试试验

采用催化铁内电解-沸石床-生物活性炭组合工艺进行了处理重度富营养化水的中试试验.通过对进水与出水浊度、TP、CODMn、UV254、总铁、NH3-N、和NO2--N的监测,研究了本组合工艺对重度富营养化水体的处理性能.试验期间,水温约在10℃.初步结果表明,本组合工艺对浊度、TP、CODMn和UV254均有较好的去除作用,平均去除率达到50%以上,出水中铁含量均低于进水.由于水温过低,未观察到氨氮和亚硝酸盐氮的明显变化.     

成矿流体地球化学界面:工概念的由来及发展

成矿流体地球化学界面是成矿流体在运移演化过程中,由于成矿流体周围环境的突变、成矿流体演化的不连续性和成矿流体-环境的相互作用结果等内外因素突变所造成的成矿作用突变部位.本文简要介绍了成矿流体地球化学界面的由来、发展、含义、组成及研究意义.     

环境空气氟化物测定(LTP法)的不确定度评估

评估用电极法测定环境空气中氟化物的不确定度在环境监测分析中是一个复杂和繁琐的事.本文通过建立电极法测定环境空气氟化物的数学模型,以一个LTP法实例详述如何分析和计算得出测量扩展不确定度的结果,对于实际工作有很好的参考作用.     

沈阳市城市降雨综合利用途径探讨

降雨是城市的宝贵水资源,开发利用雨水资源已成为当前的重要研究课题.在调查目前沈阳市水资源和降水资源的特点和状况的基础上,分析了沈阳市降水水质.同时借鉴了国内其它城市和世界上其它国家在降雨利用方面的先进技术和经验,提出了针对沈阳市降雨特点的雨水综合利用的途径和措施,为缓解沈阳市水资源短缺问题具有一定的指导作用.     

我国北方农牧交错带人地系统脆弱性刍议

简要指出了北方农牧交错带自然与社会系统的脆弱性，指出其原因在于自然系统和社会系统的相互作用。这种作用导致了初始扰动通过正反馈而被不断放大，最终则极大地偏离了平衡态，突出表现为土地的沙漠化。因此，沙漠化治理的重点在于着力调节社会系统。     

二氧化钛涂覆材料对甲苯的光催化降解作用

在自制的模拟小室中对二氧化钛涂覆材料的光催化性能进行了初步研究，在玻璃、瓷砖和日光灯这3种常见材料表面涂覆了二氧化钛，并以甲苯为模型化合物，测试了3种材料的净化性能。结果表明，3者对甲苯均有一定的降解效果，是有实用前景的光催化净化材料。     

Application of Bayesian regularized BP neural network model for analysis of aquatic ecological data-A case study of chlorophyll-a prediction in Nanzui water area of Dongting Lake

Bayesian regularized BP neural network（BRBPNN） technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000？8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth（SD） 〉 electrical conductivity （EC）. Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus（TP） and total nitrogen（TN） were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data（chlorophyll-α prediction） and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake.